论文部分内容阅读
无线传感器网络近年来发展迅速，它综合了多个学科的相关技术，能够对各种环境进行连续地监测，在环境，军事，医疗等许多领域具有巨大的应用潜力。在实际应用中，节点的位置坐标很重要，缺少了位置坐标的数据很多时候是没有使用价值的。由于节点在布置之前是不知道自己将来会被布置到哪里的，所以需要在网络布置后确定节点的位置。目前节点定位算法可以分为两种类型，一类是节点装备测距硬件来测量距离和计算位置；另一类是根据网络连通性来定位节点。前者虽然定位精度较高，但是成本和功耗也较高。DV-Hop算法是一种属于后者的算法，它计算简单，易于实现，不需要很高的锚节点密度，应用广泛，但是它的定位精度不是很高，本文的主要研究内容是如何提高DV-Hop算法的定位精度。本文给出了虚拟加权DV-Hop（Virtual Weighted DV-Hop， VWDV-Hop）算法和期望距离DV-Hop（Expected Distance DV-Hop， EDDV-Hop）算法。VWDV-Hop算法中，首先为每个锚节点产生一个虚拟节点，然后再利用三角形两边之和大于第三边的原理，纠正距离计算过程中产生的不合理距离，最后通过加权最小二乘法计算坐标。EDDV-Hop算法中，锚节点通过分析和其它锚节点的跳数和距离，利用拟合方法计算出跳数和距离的线性拟合函数，然后未知节点利用该函数计算距离。实验显示，VWDV-Hop和EDDV-Hop算法比DV-Hop的定位精度分别提高了大约9%和4.5%。本文利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization， PSO）对VWDV-Hop和EDDV-Hop算法的结果进行优化，得到基于粒子群优化的VWDV-Hop（PSO based VWDV-Hop， PVWDV-Hop）和EDDV-Hop（PSO basedEDDV-Hop， PEDDV-Hop）算法。实验显示，PVWDV-Hop算法和PEDDV-Hop算法分别比对比算法定位精度提高了4%和5.5%。